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Importing and Analyzing Movie Data with Pandas

10 Questions

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Questions and Answers

Que fait la méthode 'isnull().sum()' utilisée dans ce code?

Remplace les valeurs nulles par la moyenne de chaque colonne

Compte le nombre de valeurs manquantes dans chaque colonne du DataFrame (correct)

Compte le nombre de doublons dans le DataFrame

Supprime les valeurs nulles dans le DataFrame

Quel est le but de la ligne de code 'df['CA'] = df['Gross'].fillna('0').str.replace('$', '').str.replace('M', '').astype(float) * 1000000'?

Remplacer les valeurs manquantes par zéro dans la colonne 'Gross'

Supprimer le symbole 'M' des valeurs dans la colonne 'Gross'

Convertir les valeurs de la colonne 'Gross' en entiers

Calculer le chiffre d'affaires en millions de dollars pour chaque film (correct)

Quelle fonction est utilisée pour créer une nouvelle variable 'ID' dans le DataFrame?

factorize() (correct)

replace()

applymap()

map()

Quelle est l'utilité de la condition 'df['TYPE1'] = np.where(df['RunTime'].fillna(0) > 60, 'Film', np.where(df['RunTime'].notnull(), 'Série', 'Inconnu'))'?

Classer les films en deux catégories : Films et Séries, selon leur durée Signup and view all the answers

Quelle est l'utilité de la condition 'df['TYPE2'] = np.where(df['YEAR'].str.contains('–').fillna(False), 'Série', np.where(df['YEAR'].notnull(), 'Film', 'Inconnu'))'?

Classer les contenus en deux catégories : Films et Séries, selon l'année de sortie Signup and view all the answers

Que fait la fonction 'pd.factorize(df['MOVIES']) + 1' dans ce contexte?

Crée un nouvel identifiant unique pour chaque film Signup and view all the answers

'df['CA']= df['CA'].map("{:.2f}".format)' a pour objectif principal de:

Formater correctement le chiffre d'affaires pour afficher 2 décimales Signup and view all the answers

'df.replace('nan', np.nan, inplace=True)' a pour but principal de :

Remplacer les chaînes 'nan' par des valeurs NaN dans tout le DataFrame Signup and view all the answers

'df['ID'].map(df['ID'].value_counts()).fillna(0) > 1' classe les films en fonction de :

Le nombre d'occurrences de chaque identifiant dans la colonne 'ID' Signup and view all the answers

'df.duplicated().sum()' renvoie :

1 Signup and view all the answers

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Que fait la méthode 'isnull().sum()' utilisée dans ce code?

Quel est le but de la ligne de code 'df['CA'] = df['Gross'].fillna('0').str.replace('$', '').str.replace('M', '').astype(float) * 1000000'?

Quelle fonction est utilisée pour créer une nouvelle variable 'ID' dans le DataFrame?

Quelle est l'utilité de la condition 'df['TYPE1'] = np.where(df['RunTime'].fillna(0) > 60, 'Film', np.where(df['RunTime'].notnull(), 'Série', 'Inconnu'))'?

Quelle est l'utilité de la condition 'df['TYPE2'] = np.where(df['YEAR'].str.contains('–').fillna(False), 'Série', np.where(df['YEAR'].notnull(), 'Film', 'Inconnu'))'?

Que fait la fonction 'pd.factorize(df['MOVIES']) + 1' dans ce contexte?

'df['CA']= df['CA'].map("{:.2f}".format)' a pour objectif principal de:

'df.replace('nan', np.nan, inplace=True)' a pour but principal de :

'df['ID'].map(df['ID'].value_counts()).fillna(0) > 1' classe les films en fonction de :

'df.duplicated().sum()' renvoie :

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